1. 当 Sonnet 在 Agent 里“卡壳”Advisor Tool 到底解决了什么如果你正在用 Claude 搭 Agent大概率遇到过这种场景Sonnet 跑得又快又便宜读文件、调工具、执行命令都很顺但一到关键决策点就开始“飘”——架构选错、任务路径走偏后面几十步全废。换 Opus 全程跑成本直接翻几倍而且大部分机械步骤根本用不上那个级别的智能。Anthropic 推出的 Advisor Tool 就是冲着这个痛点来的。它的核心机制叫“顾问策略”Sonnet 或 Haiku 作为执行者全程跑任务Opus 作为顾问只在执行者卡壳、需要决策或任务快结束时被呼叫。顾问不调工具、不直接输出给用户只给执行者一段 400-700 token 的建议文字然后退场。这个设计思路和常见的“大模型规划、小模型执行”是反过来的。传统做法里规划和执行分离执行过程中冒出来的新信息无法反馈给规划层。Advisor Strategy 让便宜的模型先跑起来积累上下文在真正需要高智能的时刻才触发大模型介入——Opus 看到的是带着大量执行细节的完整上下文给出的建议更贴合实际。实测数据也印证了这一点Sonnet Opus 顾问在 SWE-bench Multilingual 上比 Sonnet 单独跑提升 2.7 个百分点成本还降低 11.9%Haiku Opus 顾问在 BrowseComp 上从 19.7% 拉到 41.2%得分翻倍。如果你的任务对智能要求不是极致Haiku Opus 顾问可以用 Sonnet 15% 的成本跑出七成多的效果。这篇文章我会带你走一遍完整流程通过 TaoToken 统一 Key 接入 Claude配置好 Base URL 和 settings然后实际跑一次 Sonnet 转 Opus 的对话验证把请求和响应的差异记录下来。适合正在做 Agent 系统、想控制成本又不想牺牲关键决策质量的开发者。2. TaoToken 统一 Key 接入 Claude 的前置准备在开始配置之前先把接入路径理清楚。TaoToken 提供的是统一的 API 入口你不需要分别去管理不同模型的 Key一个 Key 就能访问 Claude 系列模型。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 。你需要准备的东西不多一个 TaoToken 账号、一个 API Key、以及你本地已经装好的 Claude Code 或者任何支持自定义 Base URL 的客户端。如果你还没拿 Key可以直接去 API Keys 页面生成https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。这里有个细节要注意Advisor Tool 目前是 Beta 功能需要在请求头里加anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01。TaoToken 的 API 端点兼容 Anthropic 原生格式所以这个头可以直接透传。如果你用的是 Claude Code它内部走的就是 Anthropic 的 messages 接口配置好 Base URL 和 Key 之后Advisor Tool 的调用逻辑不需要你额外写代码。模型 ID 方面执行者用claude-sonnet-4-6顾问用claude-opus-4-6。这两个 ID 在 TaoToken 的模型列表里都能找到。如果你用的是 Haiku 作为执行者对应 ID 是claude-haiku-4-5。实际配置时把这三个 ID 记清楚后面写 settings 和请求体都要用到。还有一个前置知识点Advisor Tool 的计费是分开的。顾问产生的 token 按 Opus 费率算执行者的 token 按 Sonnet 或 Haiku 费率算usage 里会通过iterations字段分开统计。顾问通常只输出 400-700 token 的建议文字含思考约 1400-1800 token不生成最终输出——最终输出由便宜的执行者完成。所以整体成本比全程 Opus 低很多但比纯 Sonnet 会高一点具体取决于max_uses设了多少。3. 可复制配置Base URL、settings 与 Advisor Tool 请求体这一节是核心操作部分我会把 Claude Code 的 settings 配置和 Advisor Tool 的请求体都写出来你可以直接复制修改。先看 Claude Code 的 settings 文件。路径通常在~/.claude/settings.json如果你用的是项目级配置就在项目根目录的.claude/settings.json。内容如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoTokenKey, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-6, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-haiku-4-5 }, permissions: { allow: [ Bash, Read, Write, Edit ] } }这里ANTHROPIC_BASE_URL填 TaoToken 的 API 端点注意不要加 UTM 参数直接写https://taotoken.net/api就行。ANTHROPIC_API_KEY换成你在 TaoToken 生成的 Key。ANTHROPIC_MODEL设成 Sonnet 作为默认执行者ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL设成 Haiku 用于轻量任务。如果你用的是 Cline 或者别的支持 Anthropic 格式的客户端配置项名称可能不同但核心三件套是一样的Base URL、API Key、Model ID。Cline 里通常在设置界面填 API Provider 为 Anthropic然后 Base URL 填https://taotoken.net/apiAPI Key 填你的 KeyModel ID 填claude-sonnet-4-6。接下来是 Advisor Tool 的请求体。如果你直接调 API请求格式是这样的{ model: claude-sonnet-4-6, max_tokens: 4096, tools: [ { type: advisor_20260301, name: advisor, model: claude-opus-4-6, max_uses: 3 } ], messages: [ { role: user, content: 帮我分析这个 bug 的根因并给出修复方案。 } ] }请求头里要加上anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01max_uses是成本保险丝设成 3 意味着这个请求里顾问最多被叫 3 次超了就返回错误执行者继续跑不退出。Prompt caching 建议调用 3 次以上才开因为顾问每次调用都会写一条缓存第二次起才能读到节省调用次数少的话写缓存本身的成本会超过节省的部分。多轮对话时要把advisor_tool_result带回去这个块不能丢否则下一轮 API 会报 400。如果你用 Claude Code这些底层细节它帮你处理了你只需要在 settings 里配好 Base URL 和 Key然后在对话里正常提问就行。4. 验证请求跑一次 Sonnet 转 Opus 的对话并记录差异配置好之后我们来实际跑一次验证。我用的场景是一个典型的代码 Agent 任务让 Sonnet 分析一段有 bug 的 Python 代码看它在什么情况下会触发向 Opus 求助。先准备一段测试代码故意留一个不容易发现的并发问题import threading counter 0 def increment(): global counter for _ in range(100000): counter 1 threads [threading.Thread(targetincrement) for _ in range(10)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter)这段代码的问题是counter 1不是原子操作多线程下会丢更新。Sonnet 单独跑的时候大概率能识别出这是竞态条件但可能不会主动给出完整的修复方案比如用threading.Lock或者itertools.count。现在通过 TaoToken 发请求带上 Advisor Toolcurl -X POST https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H Content-Type: application/json \ -H x-api-key: sk-你的TaoTokenKey \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01 \ -d { model: claude-sonnet-4-6, max_tokens: 4096, tools: [ { type: advisor_20260301, name: advisor, model: claude-opus-4-6, max_uses: 3 } ], messages: [ { role: user, content: 分析这段代码的并发问题并给出修复方案。\n\nimport threading\ncounter 0\ndef increment():\n global counter\n for _ in range(100000):\n counter 1\nthreads [threading.Thread(targetincrement) for _ in range(10)]\nfor t in threads:\n t.start()\nfor t in threads:\n t.join()\nprint(counter) } ] }实测下来Sonnet 在分析到“多线程共享变量”这个点时会触发 Advisor Tool。响应里会多出一个advisor_tool_result块里面是 Opus 给出的建议。我记录到的差异是这样的Sonnet 单独跑的时候输出大概是“存在竞态条件建议使用锁机制”然后给一个简单的Lock示例。而带上 Advisor 之后Opus 的建议里额外指出了“global关键字在函数内修改全局变量时如果多个线程同时读写即使加了锁也要注意锁的粒度”并且给出了一个用threading.Lock配合with语句的完整示例还提到了itertools.count作为替代方案。响应结构上usage字段里会多出iterations数组里面分别记录了执行者和顾问的 token 消耗。顾问那部分的model显示为claude-opus-4-6input_tokens和output_tokens单独统计。最终输出仍然由 Sonnet 完成所以整体响应时间比纯 Sonnet 略长但比全程 Opus 快很多。如果你用 Claude Code 验证直接在对话里贴上面那段代码然后问“分析并发问题并修复”。Claude Code 会在后台自动处理 Advisor Tool 的调用你可以在输出里看到它什么时候“请教”了 Opus——通常是在它准备给出修复方案之前。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed 与 advisor_tool_result 报错配置和验证过程中有几个报错特别容易遇到我逐个说一下排查思路。401 错误最常见的原因是 API Key 没填对或者 Base URL 写成了带 UTM 参数的完整链接。检查ANTHROPIC_API_KEY是不是sk-开头ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api不要加多余的路径或参数。如果你用的是 Claude Code可以跑claude config list看一下当前生效的配置。local proxy failed这个报错通常出现在 Claude Code 启动时原因是它尝试连接本地代理但失败了。检查你的 settings 里有没有多余的HTTP_PROXY或HTTPS_PROXY环境变量。如果有先清掉再试。另外确认ANTHROPIC_BASE_URL没有写成http://localhost之类的本地地址。reading choices 报错这个一般出现在用 OpenAI 兼容格式调 Claude 的时候。TaoToken 的 API 端点兼容 Anthropic 原生格式如果你用 OpenAI SDK 去调需要把 Base URL 改成https://taotoken.net/api并且用 Anthropic 的 messages 接口而不是 chat completions。检查你的请求路径是不是/v1/messages。advisor_tool_result 导致的 400多轮对话时如果你手动构造请求必须把上一轮返回的advisor_tool_result块原样带回去。这个块里包含了顾问的建议内容丢了的话 API 会认为上下文不完整直接返回 400。如果你用 Claude Code 或者 Cline它们会自动处理这个块你不需要手动干预。OAuth 相关报错如果你在 Claude Code 里看到 OAuth 错误说明它还在尝试用 Anthropic 官方的登录方式。检查 settings 里是不是同时配了ANTHROPIC_API_KEY和 OAuth 相关的字段。把 OAuth 字段删掉只保留 API Key 配置。还有一个坑是max_uses设得太小。如果你设成 1但任务里 Sonnet 触发了两次顾问调用第二次就会返回错误。建议初期设成 3观察一下实际调用次数再调整。Prompt caching 也是如果max_uses小于 3不建议开缓存因为写缓存的成本可能超过节省。6. 把 Advisor Tool 用进你的 Agent 工作流Advisor Tool 目前还是 Beta需要加anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01请求头但设计思路已经很完整了。它真正的价值不只是省钱和提分而是把“什么时候需要更高智能”这个决策权还给了模型本身。以前我们做 Agent 系统需要在代码层面决定哪些步骤用大模型、哪些用小模型这是一个脆弱的工程决策因为任务的难度分布往往不规律。现在可以让执行者自己感知到“我卡了需要帮助”然后触发顾问——这更接近人类工作的方式。如果你正在做 Agent 系统我建议先跑一遍你自己的 eval对比“Sonnet 单独”和“Sonnet Opus 顾问”的结果。如果你的任务里有明显的“关键决策点”大概率会看到显著提升。接入路径上通过 TaoToken 统一 Key 管理 Claude 系列模型Base URL 填https://taotoken.net/api在 settings 里配好 Key 和 Model ID然后正常发请求就行。Advisor Tool 的调用逻辑发生在一次/v1/messages请求内部你不需要管理额外的上下文传递或轮次路由。模型对话入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。如果你需要长期跑编码 Agent 任务Coding Plan 页面有更详细的配置说明https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。最后提醒一个实操细节多轮对话里advisor_tool_result必须原样带回这个块丢了下一轮直接 400。如果你用 Claude Code它帮你处理了如果你自己写请求记得在 messages 数组里保留这个块。 
长河君 · 2026/10/18 23:46:16 · 阅读 1.2k Claude 新功能：Sonnet 遇到难题，现在可以直接问 Opus 了——TaoToken 统一 Key 接入实测
1. 当 Sonnet 在 Agent 里“卡壳”Advisor Tool 到底解决了什么如果你正在用 Claude 搭 Agent大概率遇到过这种场景Sonnet 跑得又快又便宜读文件、调工具、执行命令都很顺但一到关键决策点就开始“飘”——架构选错、任务路径走偏后面几十步全废。换 Opus 全程跑成本直接翻几倍而且大部分机械步骤根本用不上那个级别的智能。Anthropic 推出的 Advisor Tool 就是冲着这个痛点来的。它的核心机制叫“顾问策略”Sonnet 或 Haiku 作为执行者全程跑任务Opus 作为顾问只在执行者卡壳、需要决策或任务快结束时被呼叫。顾问不调工具、不直接输出给用户只给执行者一段 400-700 token 的建议文字然后退场。这个设计思路和常见的“大模型规划、小模型执行”是反过来的。传统做法里规划和执行分离执行过程中冒出来的新信息无法反馈给规划层。Advisor Strategy 让便宜的模型先跑起来积累上下文在真正需要高智能的时刻才触发大模型介入——Opus 看到的是带着大量执行细节的完整上下文给出的建议更贴合实际。实测数据也印证了这一点Sonnet Opus 顾问在 SWE-bench Multilingual 上比 Sonnet 单独跑提升 2.7 个百分点成本还降低 11.9%Haiku Opus 顾问在 BrowseComp 上从 19.7% 拉到 41.2%得分翻倍。如果你的任务对智能要求不是极致Haiku Opus 顾问可以用 Sonnet 15% 的成本跑出七成多的效果。这篇文章我会带你走一遍完整流程通过 TaoToken 统一 Key 接入 Claude配置好 Base URL 和 settings然后实际跑一次 Sonnet 转 Opus 的对话验证把请求和响应的差异记录下来。适合正在做 Agent 系统、想控制成本又不想牺牲关键决策质量的开发者。2. TaoToken 统一 Key 接入 Claude 的前置准备在开始配置之前先把接入路径理清楚。TaoToken 提供的是统一的 API 入口你不需要分别去管理不同模型的 Key一个 Key 就能访问 Claude 系列模型。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 。你需要准备的东西不多一个 TaoToken 账号、一个 API Key、以及你本地已经装好的 Claude Code 或者任何支持自定义 Base URL 的客户端。如果你还没拿 Key可以直接去 API Keys 页面生成https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keysutm_campaignrewrite 。这里有个细节要注意Advisor Tool 目前是 Beta 功能需要在请求头里加anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01。TaoToken 的 API 端点兼容 Anthropic 原生格式所以这个头可以直接透传。如果你用的是 Claude Code它内部走的就是 Anthropic 的 messages 接口配置好 Base URL 和 Key 之后Advisor Tool 的调用逻辑不需要你额外写代码。模型 ID 方面执行者用claude-sonnet-4-6顾问用claude-opus-4-6。这两个 ID 在 TaoToken 的模型列表里都能找到。如果你用的是 Haiku 作为执行者对应 ID 是claude-haiku-4-5。实际配置时把这三个 ID 记清楚后面写 settings 和请求体都要用到。还有一个前置知识点Advisor Tool 的计费是分开的。顾问产生的 token 按 Opus 费率算执行者的 token 按 Sonnet 或 Haiku 费率算usage 里会通过iterations字段分开统计。顾问通常只输出 400-700 token 的建议文字含思考约 1400-1800 token不生成最终输出——最终输出由便宜的执行者完成。所以整体成本比全程 Opus 低很多但比纯 Sonnet 会高一点具体取决于max_uses设了多少。3. 可复制配置Base URL、settings 与 Advisor Tool 请求体这一节是核心操作部分我会把 Claude Code 的 settings 配置和 Advisor Tool 的请求体都写出来你可以直接复制修改。先看 Claude Code 的 settings 文件。路径通常在~/.claude/settings.json如果你用的是项目级配置就在项目根目录的.claude/settings.json。内容如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的TaoTokenKey, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-6, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-haiku-4-5 }, permissions: { allow: [ Bash, Read, Write, Edit ] } }这里ANTHROPIC_BASE_URL填 TaoToken 的 API 端点注意不要加 UTM 参数直接写https://taotoken.net/api就行。ANTHROPIC_API_KEY换成你在 TaoToken 生成的 Key。ANTHROPIC_MODEL设成 Sonnet 作为默认执行者ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL设成 Haiku 用于轻量任务。如果你用的是 Cline 或者别的支持 Anthropic 格式的客户端配置项名称可能不同但核心三件套是一样的Base URL、API Key、Model ID。Cline 里通常在设置界面填 API Provider 为 Anthropic然后 Base URL 填https://taotoken.net/apiAPI Key 填你的 KeyModel ID 填claude-sonnet-4-6。接下来是 Advisor Tool 的请求体。如果你直接调 API请求格式是这样的{ model: claude-sonnet-4-6, max_tokens: 4096, tools: [ { type: advisor_20260301, name: advisor, model: claude-opus-4-6, max_uses: 3 } ], messages: [ { role: user, content: 帮我分析这个 bug 的根因并给出修复方案。 } ] }请求头里要加上anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01max_uses是成本保险丝设成 3 意味着这个请求里顾问最多被叫 3 次超了就返回错误执行者继续跑不退出。Prompt caching 建议调用 3 次以上才开因为顾问每次调用都会写一条缓存第二次起才能读到节省调用次数少的话写缓存本身的成本会超过节省的部分。多轮对话时要把advisor_tool_result带回去这个块不能丢否则下一轮 API 会报 400。如果你用 Claude Code这些底层细节它帮你处理了你只需要在 settings 里配好 Base URL 和 Key然后在对话里正常提问就行。4. 验证请求跑一次 Sonnet 转 Opus 的对话并记录差异配置好之后我们来实际跑一次验证。我用的场景是一个典型的代码 Agent 任务让 Sonnet 分析一段有 bug 的 Python 代码看它在什么情况下会触发向 Opus 求助。先准备一段测试代码故意留一个不容易发现的并发问题import threading counter 0 def increment(): global counter for _ in range(100000): counter 1 threads [threading.Thread(targetincrement) for _ in range(10)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter)这段代码的问题是counter 1不是原子操作多线程下会丢更新。Sonnet 单独跑的时候大概率能识别出这是竞态条件但可能不会主动给出完整的修复方案比如用threading.Lock或者itertools.count。现在通过 TaoToken 发请求带上 Advisor Toolcurl -X POST https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H Content-Type: application/json \ -H x-api-key: sk-你的TaoTokenKey \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01 \ -d { model: claude-sonnet-4-6, max_tokens: 4096, tools: [ { type: advisor_20260301, name: advisor, model: claude-opus-4-6, max_uses: 3 } ], messages: [ { role: user, content: 分析这段代码的并发问题并给出修复方案。\n\nimport threading\ncounter 0\ndef increment():\n global counter\n for _ in range(100000):\n counter 1\nthreads [threading.Thread(targetincrement) for _ in range(10)]\nfor t in threads:\n t.start()\nfor t in threads:\n t.join()\nprint(counter) } ] }实测下来Sonnet 在分析到“多线程共享变量”这个点时会触发 Advisor Tool。响应里会多出一个advisor_tool_result块里面是 Opus 给出的建议。我记录到的差异是这样的Sonnet 单独跑的时候输出大概是“存在竞态条件建议使用锁机制”然后给一个简单的Lock示例。而带上 Advisor 之后Opus 的建议里额外指出了“global关键字在函数内修改全局变量时如果多个线程同时读写即使加了锁也要注意锁的粒度”并且给出了一个用threading.Lock配合with语句的完整示例还提到了itertools.count作为替代方案。响应结构上usage字段里会多出iterations数组里面分别记录了执行者和顾问的 token 消耗。顾问那部分的model显示为claude-opus-4-6input_tokens和output_tokens单独统计。最终输出仍然由 Sonnet 完成所以整体响应时间比纯 Sonnet 略长但比全程 Opus 快很多。如果你用 Claude Code 验证直接在对话里贴上面那段代码然后问“分析并发问题并修复”。Claude Code 会在后台自动处理 Advisor Tool 的调用你可以在输出里看到它什么时候“请教”了 Opus——通常是在它准备给出修复方案之前。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed 与 advisor_tool_result 报错配置和验证过程中有几个报错特别容易遇到我逐个说一下排查思路。401 错误最常见的原因是 API Key 没填对或者 Base URL 写成了带 UTM 参数的完整链接。检查ANTHROPIC_API_KEY是不是sk-开头ANTHROPIC_BASE_URL是不是https://taotoken.net/api不要加多余的路径或参数。如果你用的是 Claude Code可以跑claude config list看一下当前生效的配置。local proxy failed这个报错通常出现在 Claude Code 启动时原因是它尝试连接本地代理但失败了。检查你的 settings 里有没有多余的HTTP_PROXY或HTTPS_PROXY环境变量。如果有先清掉再试。另外确认ANTHROPIC_BASE_URL没有写成http://localhost之类的本地地址。reading choices 报错这个一般出现在用 OpenAI 兼容格式调 Claude 的时候。TaoToken 的 API 端点兼容 Anthropic 原生格式如果你用 OpenAI SDK 去调需要把 Base URL 改成https://taotoken.net/api并且用 Anthropic 的 messages 接口而不是 chat completions。检查你的请求路径是不是/v1/messages。advisor_tool_result 导致的 400多轮对话时如果你手动构造请求必须把上一轮返回的advisor_tool_result块原样带回去。这个块里包含了顾问的建议内容丢了的话 API 会认为上下文不完整直接返回 400。如果你用 Claude Code 或者 Cline它们会自动处理这个块你不需要手动干预。OAuth 相关报错如果你在 Claude Code 里看到 OAuth 错误说明它还在尝试用 Anthropic 官方的登录方式。检查 settings 里是不是同时配了ANTHROPIC_API_KEY和 OAuth 相关的字段。把 OAuth 字段删掉只保留 API Key 配置。还有一个坑是max_uses设得太小。如果你设成 1但任务里 Sonnet 触发了两次顾问调用第二次就会返回错误。建议初期设成 3观察一下实际调用次数再调整。Prompt caching 也是如果max_uses小于 3不建议开缓存因为写缓存的成本可能超过节省。6. 把 Advisor Tool 用进你的 Agent 工作流Advisor Tool 目前还是 Beta需要加anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01请求头但设计思路已经很完整了。它真正的价值不只是省钱和提分而是把“什么时候需要更高智能”这个决策权还给了模型本身。以前我们做 Agent 系统需要在代码层面决定哪些步骤用大模型、哪些用小模型这是一个脆弱的工程决策因为任务的难度分布往往不规律。现在可以让执行者自己感知到“我卡了需要帮助”然后触发顾问——这更接近人类工作的方式。如果你正在做 Agent 系统我建议先跑一遍你自己的 eval对比“Sonnet 单独”和“Sonnet Opus 顾问”的结果。如果你的任务里有明显的“关键决策点”大概率会看到显著提升。接入路径上通过 TaoToken 统一 Key 管理 Claude 系列模型Base URL 填https://taotoken.net/api在 settings 里配好 Key 和 Model ID然后正常发请求就行。Advisor Tool 的调用逻辑发生在一次/v1/messages请求内部你不需要管理额外的上下文传递或轮次路由。模型对话入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。如果你需要长期跑编码 Agent 任务Coding Plan 页面有更详细的配置说明https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。最后提醒一个实操细节多轮对话里advisor_tool_result必须原样带回这个块丢了下一轮直接 400。如果你用 Claude Code它帮你处理了如果你自己写请求记得在 messages 数组里保留这个块。